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BI – Business Intelligence
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Comparativamente, o DM apresenta um método alternativo e automático de descobrir padrões nos dados. Alternativo porque ele trabalha diretamente contra todos os dados de um grupo, ao invés de se ater a seguir determinado caminho ao longo de alguns dados e "perfurar" (ou executar um drill down) em busca de detalhes. E é automático em sua execução devido ao fato que a ferramenta, por ela mesma, estuda o dado e apresenta os seus "achados" aos usuários. Apesar de o usuário ter que de tomar o cuidado de fornecer dados úteis à ferramenta, uma vez isso feito ela pega o comando e "tritura" o grupo de dados ao seu modo.
Devido a essas duas características, o DM é extremamente adequado para analisar grupos de dados que seriam difíceis de analisar usando apenas a função OLAP, visto que esses grupos são grandes demais para serem "navegados", ou explorados manualmente, ou ainda porque contêm dados muito densos ou não-intuitivos para serem compreendidos.
O DM não requer que o usuário "pilote"a ferramenta ao longo do processo de análise dos dados, ou que administre o processo ao longo de seu andamento. Fornecidos dados adequados no início do processo, o DM pode trazer sentido a grupos de dados achando tendências ou padrões "escondidos" nos mesmos, e apresentá-los ao…
Devido a essas duas características, o DM é extremamente adequado para analisar grupos de dados que seriam difíceis de analisar usando apenas a função OLAP, visto que esses grupos são grandes demais para serem "navegados", ou explorados manualmente, ou ainda porque contêm dados muito densos ou não-intuitivos para serem compreendidos.
O DM não requer que o usuário "pilote"a ferramenta ao longo do processo de análise dos dados, ou que administre o processo ao longo de seu andamento. Fornecidos dados adequados no início do processo, o DM pode trazer sentido a grupos de dados achando tendências ou padrões "escondidos" nos mesmos, e apresentá-los ao…
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